线性回归是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。
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在之前的内容里,我们关注的都是一个数值变量或者两到三个变量的关系。在数值变量中,我们一般关注两个特征,它们是均值与方差。对于均值的检验,我们一般使用的是单样本t...
在现代商业环境中,数据分析已经成为企业做出科学决策的关键。然而,数据分析中常常会遇到内生性问题,即自变量和因变量之间存在双向影响,导致简单的相关性分析无法准确估...
上一部分我们自己通过torch的方法完成反向传播和参数更新,在Pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象,让我们来构造模型、定义损失,优化损失等;那么接下来,...
大家好!今天我们将一起踏上一场探索深度学习的奇妙之旅,而我们的起点,就是线性回归这一经典而基础的算法。我将带大家从零开始,手动实现线性回归!
沃尔玛是美国领先的零售商之一,他们希望能够准确预测销售和需求,因为一些事件和节假日可能会影响每天的销售额。目前,他们有 45 家商店的销售数据,但由于机器学习算...
很多人都提到了这一句,逻辑回归,虽然名字里有“回归”,但逻辑回归实际上是用于解决二分类(binary classification)问题的分类算法。它通过一个逻...
由于是刚刚毕业一年,所以都是比较基础的问题,就是有一个问题,掰扯了比较长的时间:如何评估线性回归模型的性能和准确度?
在本篇博客中,我们将使用Google Earth Engine (GEE) 对MODIS NDVI数据进行时间序列趋势分析。通过分析2001年至2021年的ND...
线性回归(Linear Regression)是一种常见的统计方法和机器学习算法,用于根据一个或多个特征变量(自变量)来预测目标变量(因变量)的值。在许多实际应...
距离衰减(Distance-decay,DD)已经被广泛应用于微生物群落和功能基因的生物地理格局。此研究开发了一个数据汇编、整理和统计框架,以淡水水库为例,将基...
在当今这个数据驱动的时代,机器学习技术已经渗透到我们生活的方方面面。作为机器学习领域中最基础、最经典的算法之一,线性回归模型凭借其简单易懂、计算效率高和可解释性...
统计学中的回归更关注模型的简洁性和解释性,适用于变量关系较为简单、数据量较小的场景。因此,通常采用线性回归模型。而机器学习中的回归更多用于预测复杂关系,模型复杂...
气象上如何去检验观测与预报的关系以及预报效果一直是难题 还好检验库meteva给出一套标准的流程,对于检验小白非常友好
使用分层线性回归模型分析了对话前后及组内与组间的行为距离(即调查答案之间的距离),发现模型显著解释了行为距离的方差(边际R^2=0.28,p<0.001,n=1...
线性回归是最基本的机器学习模型之一,广泛应用于各种科学研究和工程领域。它通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。本教程将详细介绍线性回归的理论基础、数学原理...
根据问题的特点选择合适的线性回归模型。如果只有一个自变量,可以使用简单线性回归模型;如果有多个自变量,可以使用多元线性回归模型。
线性回归是一种简单但功能强大的预测建模技术。它的核心思想是通过拟合一条直线(在二维空间中)或一个超平面(在多维空间中)来最小化预测值与实际值之间的误差。以下是线...
首先,让我们来谈谈线性回归的基本原理。线性回归是一种用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之间线性关系的模型。其基本形式可以表示为:
在探索空间数据时,我们经常会遇到空间异质性这一概念。简而言之,空间异质性描述了某一属性或过程在空间上的不均匀分布。为了理解和建模这种异质性,地理加权回归(GWR...
在使用sklearn进行机器学习之前,需要对数据进行预处理。sklearn提供了一系列的数据预处理工具,如StandardScaler用于特征缩放,OneHot...